如何通过 RDD Scala 与 join 进行映射

【问题标题】：How to map with join by RDD Scala如何通过 RDD Scala 与 join 进行映射
【发布时间】：2019-11-19 20:41:33
【问题描述】：

我有一个 (id-(name-value) 对的列表。像这样

val input =  sc.parallelize(Array(Array(1, "a 10"),
                                  Array(1, "b 11"), 
                                  Array(3, "a 12"),
                                  Array(3, "b 13"),
                                  Array(3, "c 14"),
                                  Array(4, "b 15")))

map阶段的key是id，value是(name-value)字符串。

val rdd = input.map(x => (x(0), x(1)))

我的预期结果是：对于每个 id，使用 f() 函数比较基于名称的值。

例如，id == "3"，我们在reduce阶段后得到结果：

(key: ab, value: f(12,13))
(key: ac, value: f(12,14))
(key: bc, value: f(13,14))

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark reduce

【解决方案1】：

RDD可以和自己连接获取所有pair，过滤只留下需要的行：

// split string value on two parts
val rdd = input.map(x => (x(0), x(1).toString.split(" ")))
  .map({ case (key, parts) => (key, (parts(0), parts(1))) })

// join , filter, and transform to expected
val both = rdd
  .join(rdd)
  .filter({ case (_, (v1, v2)) => v1._1 < v2._1 })
  .map({ case (key, (v1, v2)) => (s"[$key] key: " + v1._1 + v2._1, s"value: f(${v1._2},${v2._2})") })

输出：

([1] key: ab,value: f(10,11))
([3] key: ab,value: f(12,13))
([3] key: ac,value: f(12,14))
([3] key: bc,value: f(13,14))

PS：这里可以使用高级过滤。

【讨论】：